Cours du Compound

Monarch est prêt à prendre en charge les 10+ chaînes sur lesquelles Morpho Blue est déployé. Que voulez-vous voir ensuite ?

Plus de façons d’accéder aux coffres-forts alimentés par @MorphoLabs de Compound sur Polygon. Plongez dans des prêts DeFi efficaces et optimisés en termes de risque

Et s’il existait un protocole crypto spécialisé dans l’arbitrage des litiges on-chain ? Imaginez si, chaque fois que des marchés de prédiction comme Polymarket se sont installés de manière controversée, les utilisateurs avaient un moyen formel de faire appel par le biais d’une sorte de système judiciaire neutre sur la chaîne. Ou si les organisations autonomes décentralisées (DAO) pouvaient s’appuyer sur un tiers efficace et compétent pour les aider à prendre des décisions. Ou si les contrats d’assurance pouvaient exécuter automatiquement des paiements lorsque des événements spécifiques du monde réel se produisaient. C’est essentiellement ce qu’Albert Castellana Lluís et son équipe construisent avec GenLayer, un projet crypto qui se présente comme un système de prise de décision, ou une infrastructure de confiance. « Nous utilisons une blockchain qui a plusieurs IA qui se coordonnent et parviennent à un accord sur des décisions subjectives, comme s’ils étaient un juge », a déclaré Castellana, cofondateur et PDG de YeagerAI, à CoinDesk dans une interview. « Nous construisons essentiellement une juridiction synthétique mondiale dotée d’un système judiciaire intégré qui ne dort pas, qui est très bon marché et qui est très rapide. » La demande pour un tel projet d’arbitrage pourrait augmenter dans les années à venir avec le développement d’agents d’IA – des programmes sophistiqués alimentés par l’intelligence artificielle capables d’effectuer des tâches complexes de manière autonome. En ce qui concerne les marchés de cryptomonnaies, les agents d’IA peuvent être utilisés de toutes sortes de façons : pour échanger des memecoins, arbitrer des bitcoins sur des bourses, surveiller la sécurité des protocoles DeFi ou fournir des informations sur le marché par le biais d’analyses approfondies, pour ne citer que quelques cas d’utilisation. Les agents IA pourront également embaucher d’autres agents IA afin de mener à bien des missions encore plus complexes. De tels agents peuvent proliférer à un rythme inattendu, a déclaré Castellana. Selon lui, la plupart des acteurs du marché des crypto-monnaies pourraient en gérer une poignée d’ici la fin de 2025. "Ces agents, ils travaillent super vite, ils ne dorment pas, ils ne vont pas en prison. Vous ne savez pas où ils sont. Vont-ils adopter des règles anti-blanchiment d’argent ? Vont-ils avoir un compte bancaire ? Peuvent-ils même utiliser une carte Visa ? a déclaré Castellana. « Comment pouvons-nous permettre des transactions rapides entre eux ? Et comment la confiance peut-elle exister dans un monde comme celui-ci ? Grâce à son architecture unique, GenLayer pourrait apporter une solution en permettant aux entités – humaines ou IA – d’obtenir un avis fiable et neutre pour peser sur toute décision en un temps record. "N’importe où vous auriez normalement une tierce partie composée d’un groupe d’humains... Nous les remplaçons par un réseau mondial qui fournit un consensus entre les différentes IA, un réseau qui peut prendre des décisions d’une manière aussi correcte et impartiale que possible », a déclaré Castellana. Système de courts synthétiques GenLayer ne cherche pas à concurrencer d’autres blockchains comme Bitcoin, Ethereum ou Solana, ni même des protocoles DeFi tels que Uniswap ou Compound. L’idée est plutôt que tout protocole cryptographique existant puisse se connecter à GenLayer et utiliser son infrastructure. La chaîne de GenLayer est alimentée par ZKsync, une solution de couche 2 d’Ethereum. Son réseau compte 1 000 validateurs, chacun connecté à un grand modèle de langage (LLM) tel que ChatGPT d’OpenAI, Bert de Google ou Llama de Meta. Disons qu’un marché sur Polymarket s’installe de manière controversée. Si Polymarket est connecté à GenLayer, les utilisateurs du marché de prédiction ont la possibilité de soulever la question (ou, comme l’a dit Castellana, de créer une « transaction ») avec son système de tribunal synthétique. Dès que la transaction arrive, GenLayer choisit cinq validateurs au hasard pour statuer dessus. Ces cinq validateurs interrogent un LLM de leur choix afin de trouver des informations sur le sujet en question, puis votent pour une solution. Cela produit une décision. Mais les utilisateurs de Polymarket, dans notre exemple, n’ont pas forcément besoin d’être satisfaits de la décision : ils peuvent décider de faire appel de la décision. Dans ce cas, GenLayer choisit un autre ensemble de validateurs, sauf que cette fois, leur nombre passe à 11. Tout comme auparavant, les validateurs émettent une décision basée sur les informations qu’ils recueillent auprès des LLM. Cette décision peut également faire l’objet d’un appel, ce qui oblige GenLayer à choisir 23 validateurs pour une autre décision, puis 47 validateurs, puis 95, et ainsi de suite. L’idée est de s’appuyer sur le théorème du jury de Condorcet, qui, selon le pitch deck de GenLayer, stipule que « lorsque chaque participant est plus susceptible qu’improbable de prendre une décision correcte, la probabilité d’un résultat majoritaire correct augmente considérablement à mesure que le groupe s’agrandit ». En d’autres termes, GenLayer trouve la sagesse dans la foule. Plus il y a de validateurs impliqués, plus ils ont de chances de trouver une réponse précise. « Ce que cela signifie, c’est que nous pouvons commencer petit et très efficacement, mais nous pouvons aussi intensifier jusqu’à un point où quelque chose de très, très délicat, ils peuvent encore réussir », a déclaré Castellana. Le traitement d’une transaction prend en moyenne environ 100 secondes, a déclaré M. Castellana, et la décision du tribunal devient définitive après 30 minutes – un délai qui peut être prolongé si plusieurs appels se produisent. Mais cela signifie que le protocole peut parvenir à une décision sur des questions majeures dans un laps de temps très court, de jour comme de nuit, au lieu de passer par des processus de litige ardus dans le monde réel qui peuvent prendre des mois, voire des années. Examen des mesures incitatives La mission de GenLayer soulève naturellement une question : est-il possible de jouer avec le système ? Par exemple, que se passe-t-il si tous les validateurs sélectionnent la même IA (par exemple, ChatGPT) pour résoudre une proposition donnée ? Cela ne signifierait-il pas que ChatGPT aura essentiellement rendu la décision ? Chaque fois que vous interrogez un LLM, vous générez une nouvelle graine, a déclaré Castellana, de sorte que vous obtenez une réponse différente. En plus de cela, les validateurs ont la liberté de choisir le LLM à utiliser en fonction du sujet traité. S’il s’agit d’une question relativement facile, il n’est peut-être pas nécessaire d’utiliser un LLM coûteux ; en revanche, si la question est particulièrement complexe, le validateur peut opter pour un modèle d’IA de meilleure qualité. Les validateurs peuvent même se retrouver dans une situation où ils ont l’impression d’avoir vu un certain type de question tellement de fois qu’ils peuvent pré-entraîner un petit modèle dans un but spécifique. « Nous pensons qu’au fil du temps, il y aura une infinité de nouveaux modèles », a déclaré Castellana. Les validateurs sont fortement incités à être du côté des gagnants du processus de prise de décision, car ils sont financièrement récompensés pour cela, tandis que le côté perdant finit par encourir des coûts associés à l’utilisation du calcul, sans collecter de récompenses. En d’autres termes, la question n’est pas de savoir si le validateur fournit une réponse correcte, mais s’il parvient à se ranger du côté de la majorité. Étant donné que les validateurs n’ont aucune idée de ce que les autres validateurs votent, l’objectif est qu’ils utilisent les ressources nécessaires pour fournir des informations précises en s’attendant à ce que d’autres validateurs convergent également vers ces informations - car arriver à la même réponse incorrecte nécessiterait probablement une coordination rigoureuse. Et si ce stratagème ne fonctionne pas, le système d’appel est prêt à entrer en jeu. « Si je sais que je réutilise un bon LLM, et que je pense que d’autres personnes utilisent un mauvais LLM et que c’est pourquoi j’ai perdu, alors j’ai une grande incitation à faire appel, parce que je sais qu’avec plus de gens, il y aura une incitation pour eux à utiliser de meilleurs LLM également » puisque d’autres validateurs voudront gagner les récompenses d’un appel réussi, a déclaré Castellana. Le système rend difficile la collusion des validateurs, car ils n’ont que 100 secondes pour prendre une décision et ils ne savent pas s’ils seront choisis pour régler des questions spécifiques. Une entité devrait contrôler entre 33 % et 50 % du réseau pour pouvoir l’attaquer, a déclaré Castellana. Comme Ethereum, GenLayer utilisera un jeton natif pour ses incitations financières. Avec un testnet déjà lancé, le projet devrait être mis en ligne d’ici la fin de l’année, selon Castellana. « Il y aura une très grande incitation pour les gens à venir et à construire des choses par-dessus », a-t-il déclaré.

Wu a déclaré que selon @EmberCN surveillance, une adresse de l’équipe Compound a transféré 150 000 COMP (environ 6,24 millions de dollars) à CEX il y a 20 minutes : 75 000 (environ 3,12 millions de dollars) à Binance et 75 000 (environ 3,12 millions de dollars) à Kraken.

L’une des adresses de l’équipe Compound a transféré 150 000 $COMP (6,24 millions de dollars) à CEX il y a 20 minutes : 75 000 (3,12 millions de dollars) sont allés à Binance et 75 000 (3,12 millions de dollars) à Kraken. Cet article a été sponsorisé par #Bitget|@Bitget_zh